内容概要：本文介绍了基于CWT-CNN-SVM的滚动轴承故障诊断模型及其Matlab代码实现。首先，通过连续小波变换（CWT），将原始振动信号转化为时频图，以便更好地观察和分析信号特性。接着，利用卷积神经网络（CNN）提取时频图中的特征，并通过支持向量机（SVM）进行多级分类任务，以提高诊断的准确性和鲁棒性。最后，使用t-SNE进行样本分布的可视化，帮助理解和验证模型的分类结果。整个流程包括数据预处理、CWT转换、CNN-SVM训练以及T-SNE可视化四个主要步骤。 适合人群：从事机械设备故障诊断的研究人员和技术人员，尤其是对滚动轴承故障诊断感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要对滚动轴承进行故障诊断的实际应用场景，旨在通过先进的机器学习和信号处理技术，实现对滚动轴承故障的早期预警和精准判断，从而降低设备维护成本和减少停机时间。 其他说明：文中详细描述了每个步骤的技术细节和实现方法，并提供了具体的Matlab代码实现指南。未来研究方向包括进一步优化模型参数和改进模型结构，以提升诊断效果。

基于CNN和SVM的设备审查实现

MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

基于CNN-SVM数据预测模型（python） 卷积支持向量机数据预测模型，CNN-SVM数据预测模型（python） 卷积支持向量机数据预测模型，CNN-SVM数据预测模型（python）

MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

卷积神经网络（CNN）用来提取特征，采用SVM分类器进行训练和分类

卷积神经网络与支持向量机结合的python代码

基于 CNN-SVM-GA 的图像分类系统的设计与实现代码大全.pdf基于 CNN-SVM-GA 的图像分类系统的设计与实现代码大全.pdf基于 CNN-SVM-GA 的图像分类系统的设计与实现代码大全.pdf

MATLAB CNN-SVM分类程序，含详细注释及数据， 以改进VGG网络为例，提取某一网络的某一层特征并用SVM完成分类。

CNN+SVM结合的python程序